CT 画像 (および JMP Pro!) を使用した肺塞栓症の分類CT 画像 (および JMP Pro!) を使用した肺塞栓症の分類
マリー・グアダール博士、コンサルタント – ノースヘイブングループ
この講演では、医療データ マイニング アプリケーションのコンテキストで、JMP Pro バージョン 9 の新しい高度な予測機能のいくつかについて説明します。ブートストラップ フォレストとニューラル ネット、その他の手法、および JMP スクリプト言語の使用は、3 次元コンピューター断層撮影 (CT) データを使用して肺塞栓症を特定する取り組みで採用されています。トレーニング セットと検証セットに使用するデータは、2006 KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Cup コンテストの基礎となりました。これらのデータには、スパースでノイズの多いデータ、単一の肺塞栓症に関連する複数の領域、患者内の空間構造、非伝統的な感度測定など、興味深い課題があります。トレーニング データを使用して予測モデルを作成し、最終的なモデルを選択して、そのモデルを別のテスト セットに適用し、そのパフォーマンスを評価します。
